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Adaptation de paramètres dans l'évolution différentielle : Adaptation linéaire et adaptation périodique / Samira Bouzoubia 

Public ISBD Titre : Adaptation de paramètres dans l'évolution différentielle : Adaptation linéaire et adaptation périodique Type de document : texte imprimé Auteurs : Samira Bouzoubia, Auteur ; Imène Boukhalfa, Auteur ; Amer Draâ, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2012 Importance : 85 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication STIC  Evolution diff´erentielle  Optimisation num´erique  Exploration  Exploitation  ´ Param`etres adaptati Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : L’Evolution Diff´erentielle (ED) est l’un des meilleurs algorithmes ´evolutionnaires. Sa puis- ´ sance vient de ses propri´et´es tir´ees de deux paradigmes puissants (la nature et les math´ematiques). Depuis son apparition, elle a ´et´e appliqu´ee pour r´esoudre des probl`emes dans plusieurs domaines. Cependant, la m´ethode souffre de la d´ependance de ses param`etres des types de probl`emes ainsi que leur influence sur la convergence vers l’optimum global. Cette relation de subordination cr´ee un d´es´equilibre par rapport `a deux concepts substantiels qui sont l’exploration de l’espace de recherche et l’exploitation de la r´egion prometteuse. Dans ce travail, on a am´elior´e cette approche en proposant une premi`ere variante de l’ED, dite « ´evolution diff´erentielle adaptative (ADE)» qui se caract´erise par des param`etres autoadaptatifs. L’introduction du concept des coefficients temporellement adaptatifs de BSO [Akbari et al., 2010] dans la mutation et le croisement a permis d’aboutir `a des r´esultats qui ont surpass´e l’algorithme de base de l’´evolution diff´erentielle, de plus ils ont d´epass´e l’algorithme des abeilles artificielles et une de ses nouvelles variantes surnomm´ee « colonies d’abeilles guid´ees par le meilleur global (GABC)». La deuxi`eme variante propos´ee dite « ´evolution diff´erentielle p´eriodiquement adaptative (PADE)» adapte ses param`etres par le biais d’une fonction sinuso¨ ıdale. Le PADE permet de minimiser le nombre de param`etres `a adapter en n’adaptant qu’un seul. Pour valider nos contributions, un ensemble de tests a ´et´e effectu´e sur le plan de fonctions benchmark. Les r´esultats obtenus ont prouv´e que nos deux contributions ont surpass´e l’ED de base et ses variantes, ainsi que l’ABC et le GABC qui se consid`erent parmi les meilleurs algorithmes d’optimisation. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7046 Adaptation de paramètres dans l'évolution différentielle : Adaptation linéaire et adaptation périodique [texte imprimé] / Samira Bouzoubia, Auteur ; Imène Boukhalfa, Auteur ; Amer Draâ, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2012 . - 85 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication STIC  Evolution diff´erentielle  Optimisation num´erique  Exploration  Exploitation  ´ Param`etres adaptati Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : L’Evolution Diff´erentielle (ED) est l’un des meilleurs algorithmes ´evolutionnaires. Sa puis- ´ sance vient de ses propri´et´es tir´ees de deux paradigmes puissants (la nature et les math´ematiques). Depuis son apparition, elle a ´et´e appliqu´ee pour r´esoudre des probl`emes dans plusieurs domaines. Cependant, la m´ethode souffre de la d´ependance de ses param`etres des types de probl`emes ainsi que leur influence sur la convergence vers l’optimum global. Cette relation de subordination cr´ee un d´es´equilibre par rapport `a deux concepts substantiels qui sont l’exploration de l’espace de recherche et l’exploitation de la r´egion prometteuse. Dans ce travail, on a am´elior´e cette approche en proposant une premi`ere variante de l’ED, dite « ´evolution diff´erentielle adaptative (ADE)» qui se caract´erise par des param`etres autoadaptatifs. L’introduction du concept des coefficients temporellement adaptatifs de BSO [Akbari et al., 2010] dans la mutation et le croisement a permis d’aboutir `a des r´esultats qui ont surpass´e l’algorithme de base de l’´evolution diff´erentielle, de plus ils ont d´epass´e l’algorithme des abeilles artificielles et une de ses nouvelles variantes surnomm´ee « colonies d’abeilles guid´ees par le meilleur global (GABC)». La deuxi`eme variante propos´ee dite « ´evolution diff´erentielle p´eriodiquement adaptative (PADE)» adapte ses param`etres par le biais d’une fonction sinuso¨ ıdale. Le PADE permet de minimiser le nombre de param`etres `a adapter en n’adaptant qu’un seul. Pour valider nos contributions, un ensemble de tests a ´et´e effectu´e sur le plan de fonctions benchmark. Les r´esultats obtenus ont prouv´e que nos deux contributions ont surpass´e l’ED de base et ses variantes, ainsi que l’ABC et le GABC qui se consid`erent parmi les meilleurs algorithmes d’optimisation. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7046

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